Präsentation

Erwerben Sie neues Wissen über Objektverfolgungsalgorithmen und die Vorteile von vortrainierten Modellen, dank der laut Forbes besten Online-Universität der Welt“

Die Bedeutung von Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks liegt in ihrer Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu erfüllen. Diese Techniken haben die Computer Vision revolutioniert und bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Medizin, Robotik, Sicherheit, Transport und Industrie ermöglicht.

Aus diesem Grund hat TECH den Universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks entwickelt, um den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, damit sie ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Effizienz und Qualität ausführen können. Daher werden in diesem Programm Aspekte wie die Definition der Eingabeschicht,die Initialisierung der Gewichte oder die VGG-Architektur behandelt. 

All dies wird in einer bequemen 100%igen Online-Modalität angeboten, die den Studenten ermöglicht, ihre Zeitpläne und Studium mit ihren anderen Aufgaben und Interessen im Alltag zu vereinbaren. Darüber hinaus verfügt dieser Abschluss über die umfassendsten theoretischen und praktischen Materialien auf dem Markt, was ihren Lernprozess erleichtert und die Möglichkeit bietet, die Ziele schnell und effizient zu erreichen. 

Werden Sie in nur 6 Wochen und bei völliger Organisationsfreiheit zum Experten in Deep Computer Vision"

Dieser Universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

  • Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks vorgestellt werden
  • Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
  • Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
  • Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
  • Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
  • Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Verbessern Sie Ihr berufliches Profil in einem der vielversprechendsten Bereiche der Informatik, dank TECH und den innovativsten Multimedia-Materialien"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Tauchen Sie ein in die Visuelle Architektur von Cortex und die 2D-Faltung, bequem von zu Hause aus und zu jeder Tageszeit"

Sie können auf alle Inhalte zu Objektverfolgungsalgorithmen von Ihrem Tablet, Handy oder Computer aus zugreifen und Ihr Studium völlig frei gestalten"

Plan de estudios

La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de la Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.

La visión más integral y actualizada del Deep Computer Vision te otorgará las habilidades que necesitas para alcanzar el éxito en esta área”

Módulo 1. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

1.1. La Arquitectura Visual Cortex 

1.1.1. Funciones de la corteza visual 
1.1.2. Teorías de la visión computacional 
1.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes 

1.2. Capas convolucionales 

1.2.1. Reutilización de pesos en la convolución 
1.2.2. Convolución 2D 
1.2.3. Funciones de activación 

1.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras 

1.3.1. Pooling y Striding 
1.3.2. Flattening 
1.3.3. Tipos de Pooling 

1.4. Arquitecturas CNN 

1.4.1. Arquitectura VGG 
1.4.2. Arquitectura AlexNet 
1.4.3. Arquitectura ResNet 

1.5. Implementación de una CNN ResNet-34 usando Keras 

1.5.1. Inicialización de pesos 
1.5.2. Definición de la capa de entrada 
1.5.3. Definición de la salida 

1.6. Uso de modelos preentrenados de Keras 

1.6.1. Características de los modelos preentrenados 
1.6.2. Usos de los modelos preentrenados 
1.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados 

1.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia 

1.7.1. El Aprendizaje por transferencia 
1.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia 
1.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia 

1.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision 

1.8.1. Clasificación de imágenes 
1.8.2. Localización de objetos en imágenes 
1.8.3. Detección de objetos 

1.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos 

1.9.1. Métodos de detección de objetos 
1.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos 
1.9.3. Técnicas de rastreo y localización 

1.10. Segmentación semántica 

1.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica 
1.10.2. Detección de bordes 
1.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y en solo 150 horas”

Universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks.

Deep Computer Vision ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich mit der Fähigkeit von Maschinen beschäftigt, Bilder und Videos zu erkennen und zu analysieren. Ziel ist es, Computern beizubringen, visuelle Informationen zu verstehen, so dass sie komplexe Aufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung, Gesichtserkennung usw. durchführen können. An der TECH Technologischen Universität haben wir dieses spezialisierte Programm, das darauf abzielt, reale Anwendungen der Computer Vision kennenzulernen, wie beispielsweise die Erkennung von Objekten in Echtzeit, Bildsegmentierung und Bilderzeugung.

Convolutional Neural Networks ermöglichen eine größere Effizienz bei der Bildverarbeitung, da sie in der Lage sind, wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren und die Rechenkosten zu senken. Dies hat zur Entwicklung von Deep Computer Vision-Anwendungen für die Erstellung von Objekterkennungssystemen, Gesichtserkennung, autonomen Fahrassistenten und vielen anderen Anwendungen in Forschungs- und Entwicklungsbereichen geführt. In unserem Universitätskurs lernen Sie die Grundlagen der Computer Vision kennen, darunter die Bedeutung und die Auswirkungen der Computer Vision auf die Gesellschaft, die Anwendungen der Computer Vision und die grundlegenden Techniken der Computer Vision. Er ist eine ausgezeichnete Wahl für diejenigen, die sich spezialisierte Fähigkeiten aneignen und eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich entwickeln möchten.